B_etter_Man的博客

我们根据当前的网络预测值来评估离散模型，而不是使用预先计算好的解，从而避免了在求解中出现不希望出现的多种模式平均化现象。这样，我们就能在网络预测附近找到最佳模式，并防止求解流形中存在的模式平均化。我们仍然只能得到曲线的一边！这是意料之中的，因为我们使用的是一个确定性函数来表示解。因此我们只能表示单一模式。有趣的是，是顶部模式还是底部模式由f 中权重的随机初始化决定的，多运行几次示例就能看到这种效果。要捕捉多种模式，我们需要扩展 NN 以捕捉输出的完整分布，并用额外的维度对其进行参数化。

在进行矩阵乘法时，通常推荐使用 `@` 或 `.dot()` 或 `numpy.matmul()`，因为它们更直观，而且适用于多维数组。2. `@` 或 `.dot()` 或 `numpy.matmul()`：矩阵乘法（matrix multiplication）2. `@` 或 `.dot()` 或 `numpy.matmul()` - 矩阵乘法```python。`@`、`.dot()` 和 `numpy.matmul()` 都执行矩阵乘法，适用于二维数组或矩阵。1. `*` - 对应元素相乘。

记录机器学习中涉及的代码...线性回归分析、Logistic分析、正则化

人口、利润分析。

假设您是一个大学部门的管理员，您想根据申请人在两次考试中的成绩来确定他们的入学机会。文件 ex2data1.txt 包含申请人在两门考试中的成绩和录取决定。您的任务是构建一个逻辑回归模型，根据这两门考试的分数估计申请人被录取的概率。

自动手写数字识别在今天被广泛使用——从识别信封上的邮政编码(邮政编码)到识别银行支票上写的金额。在本练习中，您将使用逻辑回归和神经网络来识别手写数字(从0到9)。您将扩展之前的逻辑回归实现，并将其应用于one-vs-all分类。数据以.mat格式储存，mat格式是matlab的数据存储格式，按照矩阵保存，与numpy数据格式兼容，适合于各种数学运算，因此主要使用numpy进行运算。

在本练习中，您将使用逻辑回归和神经网络来识别手写数字(从0到9)。您将扩展之前的逻辑回归实现，并将其应用于one-vs-all分类。